L'accord de licence stratégique de 20 milliards de dollars récemment conclu par Nvidia avec Groq signale un changement important dans le paysage de l'intelligence artificielle, suggérant que l'ère de la domination des GPU à usage général dans l'inférence de l'IA touche à sa fin. L'accord, annoncé début janvier 2026, met en évidence une évolution vers des architectures d'inférence désagrégées, où le silicium spécialisé répond aux exigences d'un contexte étendu et d'un raisonnement rapide.

Selon FeaturedMatt Marshall, ce développement marque le début d'une bataille sur quatre fronts pour l'avenir de la pile d'IA, devenant de plus en plus évident pour les constructeurs d'entreprises tout au long de 2026. L'accord suggère que le GPU unique n'est plus la solution par défaut pour l'inférence de l'IA, en particulier pour les décideurs techniques impliqués dans la construction d'applications d'IA et de pipelines de données.

Ce changement est motivé par les exigences croissantes de l'inférence de l'IA, le processus par lequel les modèles entraînés sont déployés pour faire des prédictions ou prendre des décisions. Fin 2025, l'inférence a dépassé l'entraînement en termes de revenus totaux des centres de données, selon Deloitte, marquant un tournant pour l'industrie. Cette augmentation des charges de travail d'inférence met à rude épreuve l'architecture GPU traditionnelle, ce qui nécessite des solutions spécialisées.

Le PDG de Nvidia, Jensen Huang, a investi une part importante des réserves de trésorerie de l'entreprise dans cet accord de licence afin de faire face aux menaces existentielles qui pèsent sur la domination du marché de Nvidia, qui s'élèverait à 92 %. Cette décision témoigne d'une approche proactive visant à s'adapter à l'évolution des exigences du marché de l'IA.

L'accord de licence avec Groq suggère que Nvidia reconnaît les limites des GPU à usage général pour gérer la complexité de l'inférence de l'IA moderne. L'architecture d'inférence désagrégée implique de diviser le silicium en différents types, en l'optimisant pour des tâches spécifiques telles que la gestion d'un contexte massif ou l'exécution d'un raisonnement instantané. Cette spécialisation permet une inférence de l'IA plus efficace et performante.

Les implications de ce changement sont considérables, et pourraient avoir un impact sur la manière dont les applications d'IA sont construites et déployées dans divers secteurs. À mesure que les modèles d'IA deviennent plus complexes et que les volumes de données continuent de croître, les solutions matérielles spécialisées deviendront probablement de plus en plus importantes pour atteindre des performances et une efficacité optimales. L'accord entre Nvidia et Groq représente une étape importante vers cet avenir, signalant une nouvelle ère d'innovation et de concurrence sur le marché du matériel d'IA.